洞庭湖湿地净初级生产力估算研究

作者：张猛; 陈淑丹; 林辉; 刘洋; 张怀清^*

来源：遥感学报, 2023, 27(06): 1454-1466.

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• 湿地
• 净初级生产力
• CASA
• 时空融合
• 分类
• 洞庭湖湿地

湿地是地球上重要的“碳库”之一，针对湿地净初级生产力NPP (Net Primary Productivity)模拟中时空分辨率不高和估算精度不稳定等方面的问题，本文提出了一种修正的CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型。首先采用遥感云计算下的时空融合算法快速、准确地获得了时间序列的Landsat 8多光谱影像，解决湿地NPP估算中高时空分辨率影像缺失问题。然后，利用Landsat 8数据集(光谱波段、陆表水体指数、归一化植被指数等)与自适应Stacking算法得到高精度的植被分类图，并结合植被分类图确定每个植被像元理想条件下最大光能利用率εmax。同时，利用时序陆表水体指数及降水数据计算获得NPP估算中所需的水分胁迫因子。最后，基于归一化植被指数、水分胁迫因子、εmax及气象数据等多种参数，驱动CASA模型对洞庭湖湿地NPP进行估测。研究结果显示，与其他模型相比，本文修正CASA模型估算的NPP与实测的NPP具有最高的相关系数(R2=0.85)和最低的RMSE (20.16 g C/m2)，表明该方法能有效、准确地模拟区域湿地生态系统NPP。洞庭湖区主要湿地植被类型芦苇与苔草的NPP均值分别为424.26 g C/m2和357.50g C/m2。

• 单位
  中南林业科技大学; 中国林业科学研究院资源信息研究所